Machine Learning

El machine learning, conocido en español como aprendizaje automático o aprendizaje de máquina, nació como una idea ambiciosa de la IA en la década de los 60. Para ser más exactos, fue una subdisciplina de la IA, producto de las ciencias de la computación y las neurociencias.

Lo que esta rama pretendía estudiar era el reconocimiento de patrones (en los procesos de ingeniería, matemáticas, computación, etc.) y el aprendizaje por parte de las computadoras. En los albores de la IA, los investigadores estaban ávidos por encontrar una forma en la cual las computadoras pudieran aprender únicamente basándose en datos.

Sucedió con el paso de los años que el machine learning comenzó a enfocarse en diferentes asuntos, tales como el razonamiento probabilístico, investigación basada en la estadística, recuperación de información, y continuó profundizando cada vez más en el reconocimiento de patrones (todos estos asuntos aplicados a procesos de ingeniería, matemáticas, computación y otros campos relacionados con objetos físicos o abstractos).

Esto ocasionó que en los 90 se separará de la IA para convertirse en una disciplina por sí sola, aunque muchos puristas aún la consideran como parte de la IA. Ahora, el principal objetivo del machine learning es abordar y resolver problemas prácticos en donde se aplique cualquiera de las disciplinas numéricas antes mencionadas.

Machine Learning y las Grandes Empresas

Actualmente machine learning es usado por grandes empresas para diversas actividades que van desde la búsqueda de recomendaciones más específicas, hasta el reconocimiento de imágenes. Un ejemplo claro es Netflix y Youtube que desarrolla sistema de recomendación para sus usuarios basados en machine learning, de tal manera que sus búsquedas o preferencias sirvan de base para recomendar otras búsquedas. Otro ejemplo es el reconocimiento de imágenes de Facebook o Instagram para identificar el rostro de acuerdo de las personas de acuerdo a las fotos publicadas por un usuario, con ello puede identificar tu rostro en una foto que no has publicado sino quizá un amigo.